作為重要的非語(yǔ)言交流線索，微表情可以揭示一個(gè)人的真實(shí)情緒狀態(tài)。特別是隨著深度學(xué)習(xí)方法在微表情分析領(lǐng)域的蓬勃發(fā)展，微表情分析的發(fā)展得到了關(guān)注。然而，心理學(xué)和人工智能的研究都受到了微表情小樣本的限制。 　　  

　　中國(guó)科學(xué)院心理研究所微表情應(yīng)用研究中心建立了CAS(ME)3數(shù)據(jù)庫(kù)，這是一個(gè)大規(guī)模、自發(fā)的微表情數(shù)據(jù)庫(kù)，包含了樣本的深度信息，并且具有高生態(tài)效度。該數(shù)據(jù)庫(kù)有望引領(lǐng)下一代微表情分析的發(fā)展。   

　　數(shù)據(jù)規(guī)模對(duì)于基于人工智能的微表情分析至關(guān)重要。CAS(ME)3提供了約80小時(shí)的視頻，超過(guò)800萬(wàn)幀，包括1109個(gè)人工標(biāo)注的微表情和3490個(gè)宏觀表情。CAS(ME)3的大樣本量可以有效地進(jìn)行微表情分析方法驗(yàn)證，同時(shí)避免數(shù)據(jù)庫(kù)偏差。   

　　CAS(ME)3的亮點(diǎn)之一是數(shù)據(jù)庫(kù)中的樣本包含深度信息。引入深度信息這一模態(tài)的靈感來(lái)自于基于人類(lèi)視覺(jué)感知的微表情識(shí)別心理學(xué)實(shí)驗(yàn)。受試者被要求觀看2D和3D微表情視頻，并回答關(guān)于視頻的情緒價(jià)值、情緒類(lèi)型和情緒強(qiáng)度的三個(gè)問(wèn)題。被試在觀看3D視頻的情況下，反應(yīng)時(shí)間更短、強(qiáng)度評(píng)分更高，這表明深度信息可以促進(jìn)個(gè)體對(duì)微表情的識(shí)別。在證明了深度信息對(duì)人類(lèi)視覺(jué)感知的有效性后，研究團(tuán)隊(duì)繼續(xù)進(jìn)行智能微表情分析的工作，并且證明了在深度信息的幫助下，算法對(duì)微表情的連續(xù)變化更加敏感。 

圖1.微表情樣本：RGB圖像和深度信息（Part A - spNO.216：AU R1+R2，驚喜）

　　CAS(ME)3的另一個(gè)亮點(diǎn)是它的高生態(tài)效度。在微表情誘發(fā)的過(guò)程中，研究者優(yōu)化了采集環(huán)境，設(shè)計(jì)了模擬犯罪的誘發(fā)范式，使之盡可能接近現(xiàn)實(shí)。并且，在數(shù)據(jù)采集的過(guò)程中，同時(shí)通過(guò)攝像機(jī)和可穿戴設(shè)備收集視頻、語(yǔ)音和生理信號(hào)，包括皮膚電活動(dòng)、心率/指尖脈搏、呼吸和脈搏等。實(shí)驗(yàn)表明，高風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景（如犯罪）中的被試比低風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景（如無(wú)罪）中的被試泄露更多的微表情。這種高生態(tài)效度的樣本為真實(shí)場(chǎng)景中微表情分析和情緒理解提供了基礎(chǔ)。 

　　此外，在算法層面，緩解微表情小樣本問(wèn)題的手段之一是無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。作為無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的一個(gè)研究方向，自監(jiān)督學(xué)習(xí)已經(jīng)成為一個(gè)熱門(mén)話題。使用額外的深度信息或更多的微表情幀來(lái)生成標(biāo)簽并構(gòu)建微表情分析的自監(jiān)督學(xué)習(xí)模型是很自然的一種設(shè)想。CAS(ME)3提供了1,508個(gè)無(wú)標(biāo)簽的視頻，超過(guò)4,000,000幀，搭建了基于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的微表情分析的數(shù)據(jù)平臺(tái)。   

　　心理所傅小蘭研究員帶領(lǐng)的研究團(tuán)隊(duì)此前已經(jīng)發(fā)布了三個(gè)微表情數(shù)據(jù)庫(kù)：CASME、CASME II和CAS(ME)2。這些數(shù)據(jù)庫(kù)被來(lái)自50多個(gè)國(guó)家的600多個(gè)研究團(tuán)隊(duì)申請(qǐng)?jiān)囉?，并且超過(guò)80%的微表情分析文章至少使用了其中一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行方法驗(yàn)證。 

　　基于CAS(ME)3與之前的CASME系列數(shù)據(jù)庫(kù)，未來(lái)有望出現(xiàn)基于自監(jiān)督學(xué)習(xí)和基于深度信息、生理和語(yǔ)音信號(hào)的多模態(tài)微表情分析研究。 

　　隨著數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的科研范式的形成，研究所越來(lái)越重視心理學(xué)研究中的科學(xué)數(shù)據(jù)工作，正在積極建設(shè)中國(guó)科學(xué)院心理研究所科學(xué)數(shù)據(jù)中心。該數(shù)據(jù)庫(kù)未來(lái)可通過(guò)科學(xué)數(shù)據(jù)中心提供的平臺(tái)申請(qǐng)使用。 

　　該研究獲得國(guó)家自然科學(xué)基金、中國(guó)博士后科學(xué)基金和國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃的資助，并于近期發(fā)表在IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence上。 

　　論文信息：Li, J., Dong, Z., Lu, S., Wang, S. J. *, Yan, W. J., Ma, Y., Liu, Y., Huang, C., & Fu, X.* (2022). CAS (ME) 3: A Third Generation Facial Spontaneous Micro-Expression Database with Depth Information and High Ecological Validity. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. DOI: 10.1109/TPAMI.2022.3174895.  

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